Un tráiler de película genera emociones y expectativas, pero la verdadera magia ocurre con la película completa. En el ámbito empresarial, las pruebas de concepto (PoC) en Inteligencia Artificial (IA) funcionan como ese tráiler prometedor, diseñadas para validar la viabilidad técnica y el potencial de negocio de una idea. Sin embargo, muchas empresas se quedan atrapadas en esta etapa inicial, constatan los consultores de la firma PwC.
Según un artículo de Gartner publicado este año, el 85% de los proyectos de IA no logran superar esta fase, resultando en recursos desperdiciados y oportunidades perdidas. Este fenómeno pone en evidencia la necesidad de una estrategia clara para llevar estas iniciativas al siguiente nivel.
¿Por qué los PoC se estancan?
El fracaso de muchos PoC se debe a una combinación de factores. La falta de un retorno de inversión (RoI) claro suele ser una de las principales barreras: sin un plan sólido que demuestre el valor económico del proyecto, es difícil justificar su continuidad. Por otro lado, las expectativas irreales en torno a la IA, como la creencia de que ofrecerá resultados inmediatos y revolucionarios, generan frustración cuando los avances son graduales. También es común que los proyectos carezcan de apoyo ejecutivo, lo que impide que se les asignen los recursos necesarios para avanzar. Además, los problemas de escalabilidad y la falta de personal capacitado suelen paralizar los esfuerzos, al igual que las dificultades para integrar las soluciones con los sistemas y procesos existentes.
Lecciones de casos reales
Un ejemplo claro de los riesgos en la etapa de PoC es el caso de Amazon en 2018. La empresa desarrolló una herramienta de reclutamiento basada en IA para automatizar la selección de personal, pero descubrió que el sistema presentaba sesgos de género, favoreciendo a hombres sobre mujeres. Este problema, derivado de datos históricos sesgados, impidió que el proyecto avanzara más allá de la fase de prueba, lo que llevó a su eventual cancelación. Este caso, documentado por el MIT Technology Review, destaca la importancia de contar con datos equilibrados y estrategias que mitiguen sesgos desde el inicio.
“Para que una iniciativa de IA tenga éxito, es fundamental adoptar un enfoque holístico que considere todos los elementos del ecosistema empresarial. Esto incluye involucrar a los equipos desde el principio, capacitarlos y fomentar su participación para garantizar la adopción de las soluciones. También es clave adaptar los procesos empresariales para maximizar el valor de la tecnología, ya que la implementación de IA no puede ocurrir en un vacío. Asimismo, es esencial promover un cambio cultural que fomente la innovación y reduzca las resistencias internas, mientras se garantiza una gestión adecuada de los datos, enfocándose en su calidad, accesibilidad y gestión”, comenta Juan Segura, Senior Manager de PwC Argentina de la práctica de Innovación Digital.
Antes, durante y después del PoC
La planificación es clave antes de iniciar un PoC. Definir un caso de uso claro, alinear los objetivos con las prioridades estratégicas del negocio y obtener el compromiso de los stakeholders, son pasos esenciales para maximizar las posibilidades de éxito. Durante esta etapa, es importante documentar beneficios tangibles, involucrar a los usuarios finales y evaluar continuamente los riesgos. Una vez concluida, la evaluación del PoC debe considerar tanto la viabilidad técnica como económica, asegurando que exista un plan detallado para escalar la solución en un entorno productivo.
“Los PoC son el comienzo de una transformación empresarial basada en IA, pero no deben ser el final. Tal como un buen tráiler es solo el inicio de una gran película, estas iniciativas deben convertirse en herramientas completas que impulsen cambios reales. Con una visión estratégica y un enfoque integral, las empresas pueden asegurar que su inversión en IA no solo cumpla con sus promesas, sino que genere resultados concretos y duraderos”, concluye Segura.
Por Funds Society, Miami